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# **博弈论（Game Theory）详解与Python代码示例**

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# 博弈论，又称对策论或赛局理论，是研究理性决策者之间战略互动的数学模型。它广泛应用于社会科学、逻辑学、系统科学和计算机科学等领域。博弈论的核心在于分析在特定情境下，参与者如何根据对方的行为或预期行为来制定自己的策略，以达到最优的决策结果。

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# 博弈论的一个经典例子是零和游戏（Zero-Sum Game），也称为零和博弈。在这种游戏中，参与者的收益总和为零，即一方所得正是另一方所失。零和游戏定律揭示了竞争与对抗的本质，但也指出了通过有效合作实现双赢的可能性。

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# 下面，我们将通过一个简单的Python代码示例来模拟零和游戏的博弈过程。

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# 定义一个简单的零和游戏类

class ZeroSumGame:

    def __init__(self, iterations=10):

        """

        初始化零和游戏类

        :param iterations: 游戏迭代次数

        """

        self.iterations = iterations  # 游戏迭代次数

        self.player1_score = 0  # 玩家1得分

        self.player2_score = 0  # 玩家2得分



    def play_round(self):

        """

        模拟一轮游戏

        :return: 返回一个元组，包含玩家1和玩家2的得分

        """

        # 假设每轮游戏玩家1和玩家2的得分是随机的，且和为0

        # 这里为了简化，我们直接设定玩家1得分为1，玩家2得分为-1

        player1_score = 1

        player2_score = -1

        self.player1_score += player1_score

        self.player2_score += player2_score

        return player1_score, player2_score



    def play_game(self):

        """

        开始游戏，进行多轮迭代

        """

        for _ in range(self.iterations):

            self.play_round()

            print(f"Round {_ + 1}: Player 1: {self.player1_score}, Player 2: {self.player2_score}")



        print(f"Game Over: Player 1: {self.player1_score}, Player 2: {self.player2_score}")



# 创建一个零和游戏实例，并开始游戏

game = ZeroSumGame(iterations=5)

game.play_game()
